Combinatorial Therapy Discovery using Mixed Integer

Combinatorial Therapy Discovery using Mixed Integer
Linear Programming
Terapia Combinatoria usando Programación Lineal entera mixta
ABSTRACT
Las terapias combinatorias juegan un papel cada vez másimportante en la lucha contra enfermedades complejas. Debido al enorme costo asociado con los métodos experimentales en la identificación de combinaciones óptimas de drogas, enfoques computacionalespueden proporcionar una guía para limitar el espacio de búsqueda y reducir costos.
Se propuso formular el problema de terapia combinatoria óptima en un algoritmo matemático complementario: BalancedTarget Set Cover (BTSC). Dado un conjunto de genes de enfermedades, BTSC busca una solución equilibrada y maximiza la cobertura en los genes de la enfermedad y al mismo tiempo reduce los efectoscolaterales.
INTRODUCCIÓN
Enfermedades complejas, como el cáncer, las enfermedades cardiovasculares y los trastornos neurológicos, por lo general involucran múltiples genes cuyos productos proteicos juegan unpapel clave en el control de las vías y redes aberrantes. Además, las vías y las redes de la enfermedad son a menudo redundante y robusta a las perturbaciones puntuales.
Tratamientos de una soladroga por lo general no pueden descomponer enteras las vías y redes de enfermedades. Esta es la razón por la que el tradicional "una enfermedad, un gen, una droga" tratamiento a menudo falla (Hopkins,2008). Tratamientos multidiana, especialmente combinaciones de fármacos, pueden dirigirse simultáneamente a múltiples componentes de las vías y redes de la enfermedad, lo que ofrece esperanza para eltratamiento de este tipo de enfermedades complejas.
A pesar de los crecientes éxitos en el uso de combinaciones de fármacos para el tratamiento de enfermedades complejas, la mayoría de ellos sedesarrollaron basándose en la experiencia clínica o prueba y ensayo estrategia, que no sólo es, mucho tiempo, pero también es caro. Sin embargo, la detección de combinación de drogas a gran escala es...